Python 数据挖掘实战项目电商用户行为分析聚类分群、流失预测与关联规则数据挖掘课程设计与竞赛入门的共同痛点是「没有真实数据可练」。本工程内置一个带真实行为规律的订单数据生成器5000 用户 / 约 3 万条订单含类目偏好、连带下单、用户衰减流失三类规律还故意注入脏数据从清洗到报告的完整五步管道一键跑通。一、五步管道脚本环节要点generate_data.py合成数据含脏数据注入专练清洗step1_clean_rfm.py清洗特征去重/缺失/异常金额 RFMstep2_kmeans_segments.py聚类分群肘部法轮廓系数自动选 Kstep3_churn_predict.py流失预测时间外推防标签泄漏step4_apriori_rules.py关联规则纯 Python 实现无 mlxtend二、两个工程亮点防标签泄漏流失预测的时间外推设计——用前段行为预测后段流失而不是同窗口自证这是课程设计里最常被评委抓住的硬伤。Apriori 手写实现不依赖 mlxtend支持度/置信度的计算过程全部可见答辩被问到「关联规则怎么实现的」时有代码可指。三、跑法与产出pipinstall-rrequirements.txt python generate_data.pypython step1_clean_rfm.py python step2_kmeans_segments.pypython step3_churn_predict.py python step4_apriori_rules.pypython step5_report_charts.py产出分群画像、模型指标对比逻辑回归 vs 随机森林、关联规则表、4 张可视化图表与分析摘要报告——直接就是一份完整的课程设计交付物。 本文对应的完整挖掘工程数据生成器五步脚本已整理上传点击查看资源包